Python 计算类型之间的相关矩阵

我有数据框

df

，它包括以下3列（单独的选项卡）：

输出将是如下所示的相关矩阵：

      pen    pencil    ruler

pen    C1      C2        C3

pencil C4      C5        C6

ruler  C7      C8        C9

我尝试了

.corr（）

，但它在df的结构上无法正常工作

注：C1是笔与笔之间的相关值，C2是笔与笔之间的相关值，依此类推

有什么帮助吗？

IIUC，您可以：

res = df.groupby('types').mean().T.corr()

输出

types   pen  pencil  ruler
types                     
pen     1.0     1.0    1.0
pencil  1.0     1.0    1.0
ruler   1.0     1.0    1.0

types        pen    pencil     ruler
types                               
pen     1.000000  0.145973 -0.021464
pencil  0.145973  1.000000  0.022724
ruler  -0.021464  0.022724  1.000000

您可以更改关联方法以满足您的需要，例如：

import numpy as np
res = df.groupby('types').mean().T.corr(method=np.dot)
print(res)

输出

types   pen  pencil  ruler
types                     
pen     1.0     1.0    1.0
pencil  1.0     1.0    1.0
ruler   1.0     1.0    1.0

types        pen    pencil     ruler
types                               
pen     1.000000  0.145973 -0.021464
pencil  0.145973  1.000000  0.022724
ruler  -0.021464  0.022724  1.000000

默认情况下，方法将是pearson相关性，来自on方法：

方法{'pearson'，'kendall'，'spearman'}或 相关性：

皮尔逊：标准相关系数

肯德尔：肯德尔陶相关系数

斯皮尔曼：斯皮尔曼等级相关性

可调用：输入两个1d数组并返回一个浮点值即可调用。 请注意，从corr返回的矩阵沿 对角线和将是对称的，无论可调用对象的行为如何

0.24.0版中的新版本

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C1的值应该是多少？它是pen-pen之间的相关值，C2是pen-pencil之间的相关值，等等@Danimesjot这里有多个pen值，你想如何处理？是的，但是你有几个pencil列。。。笔柱是指不同的X和Y，对吗？我不完全确定，处理这个问题最好的办法是什么？对每种类型的X和Y取平均值？因此，在最后，我们只有3行@ombk，事实上，我会走这条路。按类型和平均等级分组！但我有一个问题，在第一种情况下，什么都不涉及相关性；为什么所有结果的相关值都是1？@LamaMo更新了答案。